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第6章? 曲线拟合的最小二乘法
6.1? 拟合曲线
通过观察或测量得到一组离散数据序列,当所得数据比较准确时,可构造插值函数逼近客观存在的函数,构造的原则是要求插值函数通过这些数据点,即。此时,序列与是相等的。
如果数据序列,含有不可避免的误差(或称“噪音”),如图6.1所示;如果数据序列无法同时满足某特定函数,如图6.2所示,那么,只能要求所做逼近函数最优地靠近样点,即向量与的误差或距离最小。按与之间误差最小原则作为“最优”标准构造的逼近函数,称为拟合函数。
图6.1 含有“噪声”的数据
图6.2 一条直线公路与多个景点
插值和拟合是构造逼近函数的两种方法。插值的目标是要插值函数尽量靠近离散点;拟合的目标是要离散点尽量靠近拟合函数。
向量与之间的误差或距离有各种不同的定义方法。例如:
用各点误差绝对值的和表示:
用各点误差按模的最大值表示:
用各点误差的平方和表示:
或???? (6.1)
其中称为均方误差,由于计算均方误差的最小值的方法容易实现而被广泛采用。按均方误差达到极小构造拟合曲线的方法称为最小二乘法。本章主要讲述用最小二乘法构造拟合曲线的方法。
在运筹学、统计学、逼近论和控制论中,最小二乘法都是很重要的求解方法。例如,它是统计学中估计回归参数的最基本方法。
关于最小二乘法的发明权,在数学史的研究中尚未定论。有材料表明高斯和勒让德分别独立地提出这种方法。勒让德是在1805年第一次公开发表关于最小二乘法的论文,这时高斯指出,他早在1795年之前就使用了这种方法。但数学史研究者只找到了高斯约在1803年之前使用了这种方法的证据。
在实际问题中,怎样由测量的数据设计和确定“最贴近”的拟合曲线?关键在选择适当的拟合曲线类型,有时根据专业知识和工作经验即可确定拟合曲线类型;在对拟合曲线一无所知的情况下,不妨先绘制数据的粗略图形,或许从中观测出拟合曲线的类型;更一般地,对数据进行多种曲线类型的拟合,并计算均方误差,用数学实验的方法找出在最小二乘法意义下的误差最小的拟合函数。
例如,某风景区要在已有的景点之间修一条规格较高的主干路,景点与主干路之间由各具特色的支路联接。设景点的坐标为点列;设主干路为一条直线,即拟合函数是一条直线。通过计算均方误差最小值而确定直线方程(见图6.2)。
6.2 线性拟合和二次拟合函数
线性拟合
给定一组数据,做拟合直线,均方误差为
???? (6.2)
是二元函数,的极小值要满足
整理得到拟合曲线满足的方程:
????????? (6.3)
或???????????????????
称式(6.3)为拟合曲线的法方程。用消元法或克莱姆法则解出方程:
a=
=
例6.1 下表为P. Sale及R. Dybdall在某处作的鱼类抽样调查,表中为鱼的数量,为鱼的种类。请用线性函数拟合鱼的数量和种类的函数关系。
13 15 16 21 22 23 25 29 30 31 36 11 10 11 12 12 13 13 12 14 16 17 40 42 55 60 62 64 70 72 100 130 13 14 22 14 21 21 24 17 23 34 解:设拟合直线,并计算得下表:
编号 x y xy x2 1
2
3
4
5
21
∑ 13
15
16
21
22
130
956 11
10
11
12
12
34
344 143
150
176
252
264
4420
18913 169
225
256
441
484
16900
61640 将数据代入法方程组(6.3)中,得到:
解方程得:= 8.2084,= 0.1795
拟合直线为:= 8.2084 + 0.1795
二次拟合函数
给定数据序列,用二次多项式函数拟合这组数据。
设,作出拟合函数与数据序列的均方误差:
???(6.4)
由多元函数的极值原理,的极小值满足
整理得二次多项式函数拟合的法方程:
?????????(6.5)
解此方程得到在均方误差最小意义下的拟合函数。方程组(6.5)称为多项式拟合的法方程,法方程的系数矩阵是对称的。当拟保多项式阶时,法方程的系数矩阵是病态的,在计算中要用双精度或一些特殊算法以保护解的准确性。
例6.2 给定一组数据,如下表。用二次多项式函数拟合的这组数据。
-3 -2 -1 0 1 2 3 4 2 3 0 -1 -2 -5 解:设,由计算得下表:
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
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